鸟类声音识别训练数据集BirdSoundRecognitionTrainingDataset-kaerunantoka
数据来源：互联网公开数据
标签：鸟类声音, 生物声学, 声音识别, 机器学习, 音频分类, 鸟类学, 数据标注, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的鸟类声音记录，用于训练和评估鸟类声音识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但可以推断为鸟类声音录制的时间。
地理范围：数据来源涵盖全球范围，具体地点信息通过经纬度坐标体现。
数据维度：数据集包含以下关键字段：primary_label（主要鸟类标签）、secondary_labels（次要鸟类标签）、type（声音类型，如叫声、歌声等）、latitude（纬度）、longitude（经度）、scientific_name（学名）、common_name（常见名称）、author（录音者）、license（许可协议）、rating（评分）、time（录音时间）、url（录音链接）、filename（文件名）、file_path（文件路径）、kfold（交叉验证折数）。
数据格式：数据集主要以.tfrec和CSV格式提供，其中train_folds.csv文件包含结构化的音频元数据，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的鸟类声音数据库和研究项目，已进行数据整理和标注。
该数据集适合用于生物声学、声音识别和机器学习领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于鸟类声音识别、分类、声学特征分析等学术研究，如鸟类物种鉴定、声音生态学研究等。
行业应用：可以为环境监测、生物多样性保护、智能声音监控等行业提供数据支持，尤其是在自动化鸟类监测和识别方面。
决策支持：支持环境管理、自然保护区规划等领域的决策制定，以及鸟类种群分布和行为模式的研究。
教育和培训：作为生物声学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解鸟类声音识别的原理与实践。
此数据集特别适合用于开发和评估鸟类声音识别模型，探索鸟类声音与地理位置、时间等因素之间的关系，帮助用户实现鸟类声音的自动分类和识别。
